3月1日消息,DeepSeek于知乎開設官方賬號,獨家發(fā)布《DeepSeek-V3/R1推理系統(tǒng)概覽》技術文章,首次公布模型推理系統(tǒng)優(yōu)化細節(jié),并披露成本利潤率關鍵信息。
DeepSeeK文章寫道:“DeepSeek-V3 / R1 推理系統(tǒng)的優(yōu)化目標是:更大的吞吐,更低的延遲?!睘閷崿F(xiàn)這兩個目標,DeepSeek的方案是使用大規(guī)??绻?jié)點專家并行(EP),但該方案也增加了系統(tǒng)復雜性。文章的主要內(nèi)容就是關于如何使用EP增長批量大?。╞atch size)、隱藏傳輸耗時以及進行負載均衡。
值得一提的是,文章還率先披露了DeepSeek的成本和利潤率等關鍵信息?!凹俣℅PU租賃成本為2美金/小時,總成本為$87,072/天。……如果所有 tokens全部按照DeepSeek R1的定價計算,理論上一天的總收入為$562,027,成本利潤率545%?!?/p>
據(jù)了解,“DeepSeek開源周”自2月24日至2月28日,陸續(xù)開源最新技術進展。其中包括,F(xiàn)lashMLA、DeepEP、DeepGEMM和3FS四個開源項目,以及DualPipe、EPLB等代碼庫。
有業(yè)內(nèi)人士認為,“DeepSeek開源周”的重要性已經(jīng)超過了不久前OpenAI的發(fā)布會。DeepSeek用“量大管飽”的開源有力回擊了歐美關于DeepSeek故意說低訓練成本的說法,并且證明了在訓練鏈路上存在極大的優(yōu)化空間。
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